BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Andreasik Jan (Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu; Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie), Ciebiera Andrzej (Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu; Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie), Umpirowicz Sławomir (Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu; Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie)
Tytuł
ControlSem - system wspierania decyzji oparty na technologiach sieci semantycznych
ControlSem - Distributed Decision Support System Based on Semantic Web Technologies for the Analysis of the Medical Procedures
Źródło
Barometr Regionalny, 2010, nr 3(21), s. 27-35, rys., tab., bibliogr. 11 poz.
Słowa kluczowe
Podejmowanie decyzji, Systemy wspomagania decyzji, Sieć semantyczna
Decision making, Decision Support Systems (DSS), Semantic Web Service (SWS)
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Duża ilość danych przechowywana w bazach relacyjnych nastręcza trudności w ich przeglądaniu, wyszukiwaniu i przygotowywaniu raportów. Zapytania do baz danych wykonywane na powielonych, niespójnych i bezkontekstowych danych powodują generowanie błędnych wyników. Systemy oparte na rozwiązaniach sieci semantycznych (Semantic Web) pozwalają na budowę systemów opartych na wiedzy (Knowledge Based Systems). Niniejszy artykuł przedstawiona architekturę systemu ControlSem opracowanego dla podkarpackiego oddziału Narodowego Funduszu Zdrowia - systemu dedykowanego dla kontroli procedur medycznych opartego na technologiach SW. Doświadczenia z projektowania systemu, modelowania ontologii dziedzinowej oraz procesu przetwarzania danych mogą być wykorzystane w implementacjach rozwiązań kontekstowej integracji i analizy danych. (abstrakt oryginalny)

The enormous number of data stored in large, relational databases makes the exploring, querying and reporting processes difficult. The database queries executed on redundant, incoherent, and contextless data may cause erroneous results. The Semantic Web (SW) technology has been considered to solve the problem. In this paper we propose ControlSem - the semantic oriented system architecture for controlling medical procedures. We performed the set of inference tasks that confirmed the usefulness of the SW technology. The experience with ControlSem modeling can be used for implementation of solutions to the contextual data integration and analysis. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Błaszczyński J., Kosiedowski M., Mazurek C., Wilk S. (2006): Ontologies for Knowledge Modeling and Creating User Interface in the Framework of Telemedical Portal, European Conference on eHealth, Fribourgh, Switzerland, Proceedings of the ECEH, s. 275-286.
  2. Casteleiro M.A., Des Diz J.J. (2008): Clinical Practice Guidelines: A Case Study of Combining OWL-S, OWL, and SWRL, "Knowledge-Based Systems", vol. 21, s. 247-255.
  3. Chen H., Wang Y., Wang H., Mao Y., Tang J., Zhou C., Yin A., Wu Z. (2006): Towards a Semantic Web of Relational Databases: a Practical Semantic Toolkit and an In-Use Case from Traditional Chinese Medicine, "Fifth International Semantic Web Conference", vol. 4273, http://iswc2006.semanticweb.org/items/Chen2006kx.pdf, s. 750-763.
  4. Hebeler J., Fisher M., Blace R., Perez-Lopez A. (2009): Semantic Web Programming, Wiley Publishing, Inc., Indianapolis.
  5. Kataria P., Juric R., Paurobally S., Madani K. (2008): Implementation of Ontology for Inteligent Hospital Wards, Proceedings of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-2008).
  6. LePendu P., Dou D., Frishkoff G.A., Rong J. (2008): Ontology Database: a New IVlethod for Semantic Modeling and an Application to Brainwave Data, [w:] International Conference on Statistical and Scientific Database Alanagement, s. 313-330.
  7. Mirhaj i P., Casscell s S.W., Allemang D., Coyne R. (2007): Improving the Public Health Information Network through Semantic Modeling, "IEEE Intelligent Systems", May/June.
  8. Oracle Database 11g Semantic Technologies. Semantic Data Integration for the Enterprise (2009), "An Oracle White Paper", September.
  9. Rector A.L., Qamar R., Marley T. (2009): Binding Ontologies and Coding Systems to Electronic Health Records and Messages, "Applied Ontology", vol. 4, IOS Press, s. 51-69.
  10. Semantic Technologies Software - Documentation, http://www.oracle.com/technology/tech/semantic_technologies/pdf/semantic11g_dataint_twp.pdf.
  11. The D2RQ Plattform - Treating Non-RDF Databases as Virtual RDF Graphs, http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/d2rq/.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1644-9398
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu